[통계] Day 1-3 데이터 형태: 연속형, 이산형, 범주형

데이터의 종류와 통계적 분석 방법

데이터는 다양한 형태로 존재하며, 이를 통계적으로 분석함으로써 유용한 정보와 인사이트를 얻을 수 있습니다. 데이터의 종류에 따라 적절한 통계적 분석 방법이 다르며, 데이터의 특성을 파악하는 것이 중요합니다. 여기에서는 데이터의 종류와 통계적 분석 방법에 대해 살펴보겠습니다.

1. 연속형 데이터$Continuous data$
연속형 데이터는 연속적인 값을 가지며, 정확한 수치로 측정됩니다. 예를 들어 온도, 길이, 시간 등이 연속형 데이터에 해당합니다. 이러한 데이터는 다양한 분포를 가지며, 주로 정규 분포를 따르는 경우가 많습니다. 데이터의 중심 경향성과 분산을 파악하여 이상치를 탐지하거나 추론 분석에 활용합니다.

2. 이산형 데이터$Discrete data$
이산형 데이터는 정수 값으로 이루어져 있으며, 각 값이 분리되어 있습니다. 범주형 데이터와 유사한 성격을 가지며, 빈도수와 상대빈도수로 요약됩니다. 막대 그래프나 파이 차트를 통해 이산형 데이터의 분포를 시각화하고 분석합니다.

3. 범주형 데이터$Categorical data$
범주형 데이터는 명목형과 순서형으로 나뉘며, 정량적인 측정이 불가능한 데이터입니다. 명목형 데이터는 각 항목이 독립적으로 분류되는 경우입니다. 예를 들어 성별, 혈액형, 종교, 국적 등이 명목형 데이터에 해당합니다. 순서형 데이터는 순서나 계층 구조를 가지면서 각 항목이 분류됩니다. 학년, 만족도 수준, 경력 등이 순서형 데이터에 해당합니다.

 

 

통계적 분석 방법

 

1. 기술통계 분석: 데이터의 특성과 패턴을 파악하는 과정으로, 평균, 분산, 상관관계 등의 통계량을 계산하여 데이터의 중심 경향성과 분산을 파악합니다. 이를 통해 데이터의 기본적인 특성을 이해하고 시각화하여 보여줍니다.

2. 추론통계 분석: 주어진 데이터를 기반으로 통계적 가설 검정과 추론을 수행합니다. 가설 검정을 통해 특정 가설이 옳은지 여부를 판단하며, 신뢰구간을 통해 모집단의 특성을 추론합니다.

3. 상관분석: 연속형 데이터나 순서형 데이터 간의 상관관계를 파악하는 방법으로, 상관계수를 계산하여 두 변수의 관련성을 평가합니다.

4. 로지스틱 회귀분석: 범주형 종속변수와 연속형 또는 범주형 독립변수 간의 관계를 파악하는 분석 방법입니다. 주로 이진 분류 문제에 적용되며, 예측 모델링에 활용됩니다.

 

정리
데이터의 종류에 따라 다양한 통계적 분석 방법을 적용하여 유용한 정보를 도출할 수 있습니다. 데이터의 특성과 목적에 맞는 분석 방법을 선택하여 데이터의 심층적인 이해를 도모하고 의사 결정에 활용할 수 있습니다.